分析了在HAPS中应用协作通信的需求，研究了HAPS通信信道在不同仰角区域的特性，在此基础上提出一种HAPS通信中基于MIMO的信号协作接收方案，并在不同仰角区域中对该协作接收方案进行性能仿真，仿真结果表明，在中、低仰角区域内使用该协作接收方案能够获得较大的组合分集增益，但是，对于高仰角区域此协作通信方案的性能改善不明显，最后，就上述2种现象产生的原因进行了分析。
上传时间： 2014-12-30
上传用户：hzht
基于手机短消息的通讯方式， 它具有开发方便、费用低、免维护、可靠性高等特点。文中介绍了笔者开发的一套基于手机短消息的远程无线监控系统， 该系统能够实时在线监测油机的参数，能及时发现故障并报警。文中对通讯方式、系统结构、工作原理及软件构成进行了详细的说明，并给出了其中关键的程序。结果表明，该系统可以准确、实时地实现GSM网络的远程数据传输。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：tianming222
阵列信号处理是当前信号处理的热门方向，为信号处理带来极大的方便，阵列信号处理中的各通道不一致问题将会给阵列信号处理带来影响，很多文献中介绍过关于自适应幅相误差校正的理论及方法，但实现起来都比较耗费资源和时间，且效果有待实践验证。提出一种工程上可实现且计算量较小的通道校正方法-查表法。通过仿真，结果表明此方法可以对特定来向的有用信号进行较为准确的校正。
上传时间： 2014-01-12
上传用户：fxf126@126.com
在机器人的广泛应用中，为了获取各种参数和数据，确定各机器人基站的相对位置是极为重要的。为了安全和节省成本，对传感器网络采用了时延差定位算法和频分复用传输模式，即可获得传感器网络节点的相对位置。定位系统的搭建包括发射和接收两部分，并采用了水声换能器进行电-声转换和声-电转换。通过测试，该定位系统利用测试发射和接收信号之间的时间间隔，得到水下机器人传感器网络的相对位置，且满足一定的定位精度。
上传时间： 2013-10-20
上传用户：hebanlian
简述了实现智能机房系统所用的主要技术、设计方法和功能实现，包括通信协议设计、硬件电路设计和软件设计。系统功能包括控制、检测和无线通信等，实现了机房电器的控制、环境物理量的检测、机房安全的防范及通信等功能。同时增加了可无线遥控的智能小车，其上添加各种传感器，实现传感器的移动检测，增加了检测的灵活性。通过互联网遥控机房，从而实现远程控制。经系统测试功能均实现。
上传时间： 2013-10-30
上传用户：李哈哈哈
介绍了无线收发系统的设计过程，该系统以FPGA作为数字中频处理部分，发射机采用FM调制对信号进行处理，接收机采用数字下变频与欠采样技术，将中频信号降采样后解调，得到原信号。系统采用分模块式设计，对电路各个模块的功能和实现加以说明，设计思路灵活，结构清晰。电路在Protel99中设计完成，并用VerilogHDL语言对数字中频进行编程和程序仿真。系统已经做成实体，可以实现信号的无线发射与接收，达到设计提出的要求。
上传时间： 2013-10-16
上传用户：a1054751988
文中介绍了半主动式电子标签硬件和软件的设计方案，应用AS3933低频唤醒接收芯片实现了电子标签低频唤醒接收功能。针对低频唤醒接收模块，计算和讨论了其并联谐振电路相关的参数，并给出了电路和程序设计的方案。应用低频唤醒技术的半主动式电子标签可靠的低频通信距离可达3m以上，同时低频唤醒技术显著降低了电子标签的运行功耗。
上传时间： 2013-11-01
上传用户：zhf01y
为了实现对矿山生产过程中三维定位和灾害预警监测，设计了一种基于RFID和无线传感的矿山实时定位预警系统，硬件包括无线射频标识模块、实时三维定位模块、监测数据采集与分析模块、灾害预警模块、灾害分析模块和地面远程控制主机。实际应用表明，该系统平台铺设灵活性强，监控范围广泛，可以三维全方位监控，有效提高矿山安全监测效率。
上传时间： 2013-11-23
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假冒伪劣商品不仅影响了经济的发展，而且严重损害了消费者的利益。基于RFID的防伪系统受到广泛的青睐，本系统以安全加密芯片为核心微处理器，增加RFID防伪标签读写部分，并配备有很好的人机交互界面，通过短距离的USB方式以及长距离无线方式传输数据进行实时防伪判断，是一款功能多样的防伪读写设备。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：epson850
针对解决OpenCV人脸检测模块在Android平台编译和移植的问题，提出一种利用JNI技术（Java Native Interface）调用OpenCV以及采用Android NDK（Native Development Kit）生成共享库的目标检测方法。文中从分析利用Android NDK编译Android平台所需要的OpenCV静态库的问题入手，详细阐述了利用JNI调用OpenCV相关函数的具体步骤。经过多次试验，证明该人脸检测模块的平均检测时间为1 280 ms，具有较高的检测速度和检测精度。
上传时间： 2013-12-10
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